El objetivo perseguido en este campo es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes. Las metaheurísticas son métodos que integran procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para realizar una búsqueda robusta en el espacio-problema. El problema de ruteo de vehículos es un problema de optimización combinatoria de gran importancia en diferentes entornos logísticos debido a su dificultad (NP-duros). Se han propuesto varias soluciones a este problema haciendo uso de heurísticas y metaheurísticas. En este trabajo proponemos dos algoritmos para resolver el problema de ruteo de vehículos con capacidad limitada, utilizando como base un Algoritmo Evolutivo multirecombinativo conocido como MCMP-SRI (Stud and Random Inmigrants), combinado con operadores de mutación basados en conceptos computación cuántica. Detalles de los algoritmos y los resultados de los experimentos muestran un promisorio comportamiento para resolver el problema.